數據的導入 > data=read.csv('F:/R語言工作空間/pca/data.csv') #數據的導入> > ls(data) #ls()函數列出所有變量 [1] "X" "不良貸款率" "存貸款比率" "存款增長率" "貸款增長率" "流動比率" "收入利潤率 ...
學生身體 項指標的主成份分析 excel數據 學生序號 x 身高 x 體重 x 胸圍 x 坐高 復制數據到剪切板 數據讀入R軟件 gt d read.table clipboard ,header T gt d x 身高 x 體重 x 胸圍 x 坐高 原始數據標准化 gt sd scale d 標准化數據展示 復制到剪切板 gt sd x 身高 x 體重 x 胸圍 x 坐高 , . . . . , ...
2012-06-18 17:08 0 11086 推薦指數:
數據的導入 > data=read.csv('F:/R語言工作空間/pca/data.csv') #數據的導入> > ls(data) #ls()函數列出所有變量 [1] "X" "不良貸款率" "存貸款比率" "存款增長率" "貸款增長率" "流動比率" "收入利潤率 ...
1、關鍵點 綜述:主成分分析 因子分析 典型相關分析,三種方法的共同點主要是用來對數據降維處理的從數據中提取某些公共部分,然后對這些公共部分進行分析和處理。 #主成分分析 是將多指標化為少數幾個綜合指標的一種統計分析方法 主成分分析是一種通過降維技術把多個變量化成少數幾個主成分的方法,這些主 ...
https://www.cnblogs.com/jin-liang/p/9064020.html 數據的導入 > data=read.csv('F:/R語言工作空間/pca/data.csv') #數據的導入 > > ls(data) #ls()函數列出所有變量 ...
作者:落痕的寒假原文:https://blog.csdn.net/LuohenYJ/article/details/97950522 聲明:本文章經原作者同意后授權轉載。 主成分分析 Principal Component Methods(PCA)允許 ...
如果你的職業定位是數據分析師/計算生物學家,那么不懂PCA、t-SNE的原理就說不過去了吧。跑通軟件沒什么了不起的,網上那么多教程,copy一下就會。關鍵是要懂其數學原理,理解算法的假設,適合解決什么樣的問題。 學習可以高效,但卻沒有捷徑,你終將為自己的思維懶惰和行為懶惰買單。 PCA ...
原文鏈接:http://tecdat.cn/?p=6592 維度降低有兩個主要用例:數據探索和機器學習。它對於數據探索很有用,因為維數減少到幾個維度(例如2或3維)允許可視化樣本。然后可以使用 ...
一, R語言所處理的工作層: 解釋一下: 最下面的一層為數據源,往上是數據倉庫層,往上是數據探索層,包括統計分析,統計查詢,還有就是報告 再往上的三層,分別是數據挖掘,數據展現和數據決策。 由上圖可知,R語言是可以用 ...
主成分分析(principal component analysis,PCA)是一種降維技術,把多個變量化為能夠反映原始變量大部分信息的少數幾個主成分。設X有p個變量,為n*p階矩陣,即n個樣本的p維向量。首先對X的p個變量尋找正規化線性組合,使它的方差達到最大,這個新的變量稱為第一主成分,抽取 ...